Az időjárás-előrejelzés már régóta fontos eszköz az mindennapjainkban, segítve minket abban, hogy tervezni tudjuk tevékenységeinket és felkészüljünk a különböző időjárási körülményekre. Bár a meteorológusok jelentős előrelépéseket tettek az azonnali jövő előrejelzésében, az pontosság jelentősen csökken az öt napnál hosszabb távú kilátásokban. Azonban a mesterséges intelligencia (AI) megjelenése új lehetőségeket nyitott az időjárás-előrejelzés javítására.
Az AI egyik forradalmian új alkalmazása az időjárás-előrejelzésben a GraphCast projekt, amelyet a Google DeepMind fejlesztett ki. A legújabb mélytanulási technológiák felhasználásával a GraphCast pontos előrejelzéseket kíván nyújtani akár tíz napra előre is, túlszárnyalva az Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ (ECMWF) által meghatározott iparági szabványt.
Az extrém időjárási események egyre gyakoribb előfordulásával motiválva a GraphCast létrehozását az ezeknek az eseményeknek az előrejelzésének javítása. Valójában egy nemrégiben végzett tanulmányban a GraphCast bizonyította képességét arra, hogy számtalan időjárási változót világszerte előrejelezzen, és az esetek 90%-ában nagyobb pontosságot érjen el a hagyományos modellek, mint például a HRES esetében.
A GraphCast megközelítése egy Grafikus Neurális Hálózaton (GNN) alapul, amely graf alapú bemeneteket fogad, és kihasználja a Föld két legutóbbi időjárási állapotát az előrejelzések elkészítéséhez. Az hat órával előrejelez időjárási körülményeket egy 0,25°-os szélesség-hosszúsági rácsra a világ egész területén. A modell egymillió rácsvontot vesz figyelembe, és előrejelzi a felszíni változókat, mint például a hőmérséklet, a szélsebesség és irány, valamint a tengerszint feletti átlagynyomást, valamint az atmoszférikus változókat, mint a páratartalom, a szélsebesség és irány, és a hőmérsékletet a különböző magassági szinteken.
Annak érdekében, hogy átláthatóságot és együttműködést biztosítson a tudományos közösség számára, a GraphCast egy nyílt forráskódú projekt. A modellt és az alapul szolgáló adatokat megosztva a cél az, hogy továbbfejlesztett mély tanulási módszerek fejlesztésére ösztönözze az időjárás-előrejelzések közép- és hosszú távú javítása érdekében, különösen a klímaváltozás és az egyre gyakoribb extrém események ellenében.
Az ECMWF, felismerve a szükségességét az előrelátóbb előrejelzéseknek, jelenleg a GraphCast tesztelését végzi annak érdekében, hogy felmérje potenciálját az európai középtávú előrejelzések fő időjárás-előrejelzési eszközeként. Az adatvezérelt technikák integrálása és a Google DeepMinddel való együttműködés révén az ECMWF arra törekszik, hogy kihasználja az AI erejét és javítsa az időjárás-elemzést.
Ahogy az AI folyamatosan halad, egyre nyilvánvalóbbá válik, hogy az AI-alapú időjárás-előrejelzés fokozatosan fel fogja váltani a hagyományos modelleket, amelyek nagy mértékben támaszkodnak fizikai algoritmusokra. A tudósok most már olyan mély tanulási modelleket képezhetnek ki időjárási adatok felhasználásával, amelyek lehetővé teszik a folyamatos fejlesztést és pontosabb előrejelzéseket a rövid-, közép- és hosszú távú előrejelzések terén.
Gyakran Ismételt Kérdések (GYIK)
K: Mi az a GraphCast?
V: A GraphCast egy AI-alapú időjárás-előrejelző projekt, amelyet a Google DeepMind fejlesztett ki. A mélytanulási technológiát használja fel, hogy akár tíz napra előre is megjósolja az időjárási körülményeket.
K: Milyen pontossággal rendelkezik a GraphCast a hagyományos modellekhez képest?
V: Tesztek során a GraphCast a vizsgált esetek 90%-ában nagyobb pontosságot mutatott a hagyományos modellekhez képest, mint például a HRES. Különösen kitűnik az extrém időjári események, mint a trópusi ciklonok, atmoszférikus folyók és extrém hőmérsékletek előrejelzésében.
K: Hogyan jósol a GraphCast?
V: A GraphCast egy Grafikus Neurális Hálózatot (GNN) használ fel, amely graf alapú bemeneteken alapul, a Föld két utolsó időjárási állapotát kihasználva. Hat órával előrejelzi az időjárási körülményeket egy 0,25° szélesség-hosszúságú rácsra, és a felszíni és atmoszférikus változókat használja a számszerű előrejelzések nyújtására.
K: Elérhető-e a GraphCast a nyilvánosság számára?
V: Igen, a GraphCast egy nyílt forráskódú projekt, ami lehetővé teszi az átláthatóságot és együttműködést a tudományos közösségben. Ennek az átláthatóságnak a célja, hogy elősegítse a továbbfejlesztett mély tanulási módszerek kidolgozását az időjárás-előrejelzések terén.
Források:
[1] (https://www.pelda.hu)
[2] (https://www.pelda.hu)
[3] (https://www.pelda.hu)
[4] (https://www.pelda.hu)
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl